blobストレージからデータソースファイルで生成されたdsourceまたはdprepファイルを参照/ロードしようとすると、「指定されたパスにファイルがありません」というエラーが表示されます。BlobのAzure ML Workbenchファイル
.pyと.ipynbファイルでテストされています。コードは次のとおりです。
# Use the Azure Machine Learning data source package
from azureml.dataprep import datasource
df = datasource.load_datasource('POS.dsource') #Error generated here
# Remove this line and add code that uses the DataFrame
df.head(10)
他に役立つ情報をお知らせください。ありがとう！
同じ問題が発生しました。これを調べるためにいくつかの調査が行われました。
は現在、BLOBストレージからデータソースファイルがonly supported for two cluster type秒以下のとおりです。この作業を取得するためにはAzureのHDInsight PySparkとドッカー（LinuxのVM）PySpark
、それはConfiguring Azure Machine Learning Experimentation Serviceの指示に従ってくださいする必要があります。
私はまたその展開はかなりの時間がかかるため、最初のコマンドを送信する前に、クラスタ上のすべての依存関係をインストールするaz ml experiment prepare -c <compute_name>を走った（私のD12 v2のクラスタのための少なくとも10分。）
が.pyファイルを手に入れましたしかし、.ipynbファイルは、私のローカルJupyterサーバではまだ動作していません - セルは決して終了しません。
私はAzure Machine Learningチームのメンバーです。申し訳ありませんが、Jupyterノートブックで問題が発生しています。 CLIからノートブックを実行しようとしましたか？ CLIから実行すると、stderr/stdoutが表示されます。 WB内のIFrameは、実際のエラーメッセージを嚥下します。これはトラブルシューティングに役立ちます。